DataInsight - Dịch vụ phân tích dữ liệu và dự báo quảng cáo chuyên sâu

Chuyển Đổi Dữ LiệuThành Lợi Nhuận

Tôi giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu quảng cáo và kinh doanh để tối ưu chi phí và tăng trưởng bền vững.

Giải pháp Data Science chuyên sâu cho doanh nghiệp

Con Số Thành Công

87%
Doanh nghiệp tăng ROI

Sau 6 tháng áp dụng phân tích dữ liệu chiến lược

45%
Giảm chi phí quảng cáo

Bằng cách tối ưu hóa dựa trên phân tích của chúng tôi

3.2x
Tăng tỷ lệ chuyển đổi

Thông qua phân khúc đối tượng chính xác hơn

Chỉ Số Quảng Cáo Quan Trọng

Tôi áp dụng phân tích dữ liệu nâng cao để theo dõi và tối ưu hóa các chỉ số KPI quan trọng nhất cho chiến dịch quảng cáo của bạn

CTR & CPC

Tỷ lệ nhấp chuột (CTR)Chi phí mỗi nhấp chuột (CPC) là hai chỉ số cốt lõi để đánh giá hiệu quả quảng cáo và tối ưu hóa chi phí.

Tối ưu hóa CTR
Trước: 1.2%
Sau: 4.8%
Đo lường so sánh ngành
Ngành CTR trung bình CPC trung bình
Bán lẻ 1.8% 15,000đ
Tài chính 2.5% 32,000đ
Giáo dục 3.2% 18,000đ
Khách hàng của tôi 4.8% 12,500đ

ROAS & ROI

Lợi nhuận trên chi tiêu quảng cáo (ROAS)Lợi nhuận đầu tư (ROI) là những chỉ số tài chính quan trọng nhất cho chiến dịch của bạn.

Cải thiện ROAS theo từng kênh
Facebook Ads +125%
Google Search +210%
Google Display +87%
YouTube +95%

Chuyển Đổi & CPA

Tỷ lệ chuyển đổi (CVR)Chi phí mỗi hành động (CPA) đo lường hiệu suất chiến dịch dựa trên mục tiêu cụ thể của bạn.

Tỷ lệ chuyển đổi trung bình
1.8%
Trước tối ưu
5.8%
Sau tối ưu
Chi phí mỗi hành động
320,000đ
Chi phí ban đầu
85,000đ
Sau tối ưu
-73.4%
Làm thế nào chúng tôi đạt được điều này:
  • Phân tích hành vi người dùng để xác định các điểm nghẽn trong phễu chuyển đổi
  • Thực hiện A/B testing trên các trang đích để tối ưu tỷ lệ chuyển đổi
  • Phân đoạn đối tượng và điều chỉnh thông điệp cho từng phân khúc
  • Tối ưu hóa thời gian hiển thị và đặt giá thầu dựa trên mô hình máy học

Phân Tích Đối Tượng

Phân khúc đối tượngChất lượng tương tác giúp bạn hiểu rõ hơn về khách hàng mục tiêu và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp.

Insights từ phân tích đối tượng:
1
Nhóm Loyal Customers chiếm tỷ trọng 22% tổng doanh thu
Tăng cường chiến lược giữ chân + tăng giá trị đơn hàng
2
Nhóm tuổi 35-44 có CPA thấp nhất và LTV cao nhất
Tăng ngân sách cho phân khúc này + mở rộng đối tượng tương tự
3
Đối tượng mới có tỷ lệ nhảy trang cao (68%)
Cải thiện trang đích và nội dung đầu tiên để tăng tương tác

Các KPI cần theo dõi và phân tích

CTR CPC CPM ROAS ROI CVR CPA CPL CPI Tần suất Tỷ lệ tương tác Tỷ lệ nhảy trang Thời gian trên trang Tỷ lệ xem video CLV Tỷ lệ rời bỏ

Tôi phân tích chi tiết mỗi chỉ số này qua thời gian, trên các kênh khác nhau và giữa các chiến dịch để đảm bảo bạn có bức tranh toàn cảnh về hiệu suất quảng cáo. Từ đó đưa ra các quyết định tối ưu dựa hoàn toàn trên dữ liệu thực tế.

Mô Hình Dự Báo Data Science

Tôi ứng dụng các mô hình AI và máy học tiên tiến để dự đoán xu hướng, hiệu suất và kết quả kinh doanh, giúp bạn đưa ra quyết định có cơ sở

Time Series Forecasting

Dự báo doanh số, lượng chuyển đổi và hiệu suất chiến dịch dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố theo thời gian.

Mô hình được sử dụng:
  • ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
  • Prophet (phát triển bởi Facebook)
  • LSTM Neural Networks
  • Exponential Smoothing
Ví dụ dự báo doanh số:
Q4/2023 (Thực tế): 2.8 tỷ VNĐ
Q1/2024 (Dự báo): 3.2 tỷ VNĐ
Q2/2024 (Dự báo): 4.1 tỷ VNĐ
Độ chính xác dự báo: 92.4%

Mô hình quy đổi đối tượng

Dự đoán khả năng chuyển đổi của từng đối tượng khách hàng dựa trên các yếu tố nhân khẩu học và hành vi.

Thuật toán được sử dụng:
  • Logistic Regression
  • Random Forest
  • Gradient Boosting
  • Deep Learning Classification
Phân loại đối tượng tiềm năng:
Rất cao (>80% khả năng chuyển đổi)
12%
Cao (60-80% khả năng chuyển đổi)
18%
Trung bình (40-60% khả năng chuyển đổi)
25%
Thấp (<40% khả năng chuyển đổi)
45%

Tập trung ngân sách vào 30% đối tượng hàng đầu đã tăng hiệu suất chiến dịch 187%

Customer Lifetime Value

Dự báo giá trị vòng đời của khách hàng (CLV) để xác định và ưu tiên các phân khúc mang lại lợi nhuận cao nhất.

Phương pháp dự báo:
  • Mô hình RFM (Recency, Frequency, Monetary)
  • BG/NBD model (mô hình tỷ lệ mua lại)
  • Gamma-Gamma model (dự báo giá trị giao dịch)
  • Markov Chain cho hành vi khách hàng
CLV theo kênh thu hút:
Kênh CLV trung bình
Tìm kiếm tự nhiên 8.5 triệu
Quảng cáo Google 5.2 triệu
Facebook Ads 3.8 triệu
Email Marketing 7.2 triệu

Attribution Modeling

Xác định đóng góp thực sự của từng điểm tiếp xúc trong hành trình khách hàng để phân bổ ngân sách hiệu quả.

Mô hình quy đổi:
  • Last-click attribution
  • First-click attribution
  • Linear attribution
  • Time decay attribution
  • Position-based attribution
  • Data-driven attribution (AI)
Đóng góp thực vào chuyển đổi:
Google Search 32%
Facebook Ads 28%
Email Marketing 18%
Display Ads 14%
Organic Social 8%

Budget Optimization AI

Sử dụng thuật toán tối ưu hóa để phân bổ ngân sách quảng cáo hiệu quả nhất giữa các kênh, chiến dịch và thời gian.

Phương pháp tối ưu hóa:
  • Thuật toán tối ưu đa mục tiêu
  • Lập trình tuyến tính và phi tuyến
  • Mô hình Markov Decision Process
  • Reinforcement Learning
Phân bổ ngân sách tối ưu:
Mô hình tự động điều chỉnh theo thời gian thực dựa trên hiệu suất

Market Basket Analysis

Phân tích hành vi mua sắm để xác định các sản phẩm thường được mua cùng nhau, tối ưu hóa quảng cáo cho các sản phẩm liên quan.

Thuật toán được sử dụng:
  • Apriori Algorithm
  • FP-Growth Algorithm
  • Association Rule Mining
  • Collaborative Filtering
Tổ hợp sản phẩm phổ biến:
Sản phẩm A Sản phẩm B Support Confidence
Laptop Chuột 42% 78%
Smartphone Ốp lưng 38% 85%
Máy ảnh Thẻ nhớ 31% 92%
Tỷ lệ cross-selling tăng 58% sau khi áp dụng phân tích

Các dự báo được tính toán khoa học và chính xác

94.2%

Độ chính xác trung bình của mô hình dự báo doanh số

1.25x

Hiệu suất ROI cao hơn so với chiến lược truyền thống

87%

Khách hàng đạt mục tiêu kinh doanh nhờ dự báo chính xác

Dịch Vụ Phân Tích Dữ Liệu

Phân Tích Dữ Liệu Quảng Cáo

Đánh giá và tối ưu hiệu suất các chiến dịch quảng cáo dựa trên dữ liệu người dùng và chỉ số ROI. Phát hiện khu vực tiềm năng để cắt giảm chi phí và tăng chuyển đổi.

Dự Báo Kinh Doanh

Áp dụng mô hình AI tiên tiến để dự đoán xu hướng doanh số, nhu cầu thị trường và cơ hội phát triển. Cung cấp các dự báo chính xác giúp lập kế hoạch kinh doanh hiệu quả.

Tối Ưu Hóa Ngân Sách

Phân tích chi tiết ROI của từng kênh marketing và hoạt động kinh doanh. Tái phân bổ ngân sách một cách khoa học để tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu lãng phí.

Phân Tích Đối Tượng

Phân loại khách hàng thành các nhóm chi tiết dựa trên hành vi, sở thích và giá trị. Xây dựng chân dung khách hàng đa chiều giúp nhắm mục tiêu chính xác và cá nhân hóa.

Tự Động Hóa Quy Trình

Xây dựng hệ thống tự động phân tích và báo cáo dữ liệu, giảm thời gian và công sức thủ công. Thiết lập hệ thống cảnh báo thông minh khi có biến động quan trọng.

Báo Cáo & Bảng Điều Khiển

Thiết kế bảng điều khiển trực quan hiển thị các chỉ số KPI quan trọng. Tạo báo cáo tự động đưa ra các nhận định và đề xuất hành động cụ thể.

Quy Trình Làm Việc

1. Thu thập & Đánh giá dữ liệu

Tôi thu thập toàn bộ dữ liệu quảng cáo, kinh doanh và hoạt động của doanh nghiệp từ nhiều nguồn khác nhau. Đánh giá chất lượng, độ chính xác và mức độ phủ của dữ liệu để xác định cần bổ sung thêm thông tin gì.

2. Làm sạch & Chuẩn hóa dữ liệu

Dữ liệu được làm sạch, loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa theo cấu trúc thống nhất. Quá trình này đảm bảo kết quả phân tích chính xác và đáng tin cậy, tránh các quyết định sai lầm do dữ liệu kém chất lượng.

3. Phân tích chuyên sâu

Áp dụng các kỹ thuật phân tích thống kê và mô hình AI tiên tiến để khám phá mối quan hệ ẩn, xu hướng và yếu tố ảnh hưởng trong dữ liệu. Trực quan hóa kết quả để dễ dàng hiểu và diễn giải.

4. Xây dựng mô hình dự báo

Phát triển các mô hình dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán về hiệu suất quảng cáo, doanh số và các chỉ số kinh doanh khác. Mô hình được huấn luyện và tối ưu hóa liên tục để tăng độ chính xác.

5. Đề xuất chiến lược tối ưu

Dựa trên kết quả phân tích và dự báo, tôi đưa ra các đề xuất cụ thể về cách phân bổ ngân sách, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và cải thiện hoạt động kinh doanh để tối đa hóa ROI.

6. Triển khai & Đánh giá

Hỗ trợ triển khai các đề xuất và theo dõi kết quả. Thiết lập các chỉ số đo lường hiệu suất và liên tục điều chỉnh chiến lược dựa trên dữ liệu thực tế để đạt được hiệu quả tối ưu.

Dữ Liệu Trực Quan

Phân tích dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được trực quan hóa một cách hiệu quả. Tôi chuyển hóa các con số phức tạp thành thông tin trực quan, dễ hiểu giúp ra quyết định nhanh chóng.

Hiệu quả kênh quảng cáo

Phân tích chi phí - lợi nhuận

Dự báo tăng trưởng

Phân tích đối tượng

Kết Quả Thực Tế

Công ty thương mại điện tử

Trước: Chi phí quảng cáo cao, tỷ lệ chuyển đổi thấp
Sau: Giảm 42% chi phí, tăng 67% doanh số

Bằng cách phân tích hành vi người dùng và hiệu suất quảng cáo, tôi đã xác định các kênh và đối tượng hiệu quả nhất, tái phân bổ ngân sách và tối ưu hóa nội dung quảng cáo.

Các giải pháp chính:
  • Phát hiện và khắc phục 3 kênh quảng cáo hoạt động kém
  • Tối ưu hóa chiến dịch retargeting tăng 124% tỷ lệ chuyển đổi
  • Phát triển mô hình dự đoán giá trị vòng đời khách hàng

Chuỗi bán lẻ đa kênh

Trước: Thiếu sự nhất quán giữa các kênh bán hàng
Sau: Tăng 53% hiệu quả quảng cáo, -28% chi phí

Thông qua phân tích dữ liệu cross-channel, tôi đã xây dựng mô hình hành trình khách hàng toàn diện và tối ưu hóa các điểm tiếp xúc dựa trên hiệu suất chuyển đổi.

Các giải pháp chính:
  • Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu tích hợp đa kênh
  • Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng dựa trên phân tích hành vi
  • Thiết lập hệ thống cá nhân hóa theo thời gian thực

Doanh nghiệp B2B ngành dịch vụ

Trước: Chu kỳ bán hàng dài, tỷ lệ chốt thấp
Sau: Giảm 35% chu kỳ bán hàng, tăng 45% tỷ lệ chốt

Bằng việc phân tích dữ liệu khách hàng tiềm năng và quy trình bán hàng, tôi đã phát hiện các điểm nghẽn và cơ hội tối ưu hóa quy trình.

Các giải pháp chính:
  • Xây dựng mô hình chấm điểm khách hàng tiềm năng
  • Tự động hóa quy trình nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng
  • Phân tích hành vi để dự đoán thời điểm chuyển đổi tối ưu

Doanh nghiệp dịch vụ tài chính

Trước: Chi phí thu hút khách hàng cao, tỷ lệ rời bỏ lớn
Sau: Giảm 31% chi phí, giảm 47% tỷ lệ rời bỏ

Thông qua phân tích hành vi khách hàng và các yếu tố dự báo rủi ro, tôi đã xây dựng mô hình dự đoán khách hàng có nguy cơ rời bỏ và các chiến lược giữ chân hiệu quả.

Các giải pháp chính:
  • Xây dựng mô hình dự đoán khách hàng rời bỏ với độ chính xác 89%
  • Thiết kế chiến lược tiếp thị cá nhân hóa dựa trên phân tích
  • Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên các điểm tiếp xúc chính

Sẵn sàng nâng cao hiệu quả kinh doanh
với
sức mạnh dữ liệu?

Tôi giúp doanh nghiệp của bạn biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh với các giải pháp phân tích chuyên sâu và đề xuất chiến lược dựa trên số liệu thực tế.

Liên hệ tư vấn miễn phí
Chat Zalo

0868445997